2025年人工智能如何提升預測市場的7種方式

簡要概述

人工智能將通過提高預測市場的準確性、自動化流動性和結算、檢測操縱行爲、實現新型事件類型，以及使市場洞察更易獲取來改變預測市場，從而可能重塑加密貨幣、金融和治理領域的決策過程。

預測市場讓人們可以買賣合同，其支付取決於未來事件——從選舉結果到經濟指標的所有內容。

在加密貨幣、金融和治理領域，這些工具越來越多地被用來聚合情緒、對沖風險和改善決策。然而，隨着市場的成熟，人工智能有望以幾種新的方式增強它們的力量。

以下是人工智能在2025年及以後可以顯著提升預測市場的七個領域。

從新聞和社交媒體中更好地提取信號

基於AI的自然語言處理 (NLP) 可以解析突發新聞、社交媒體討論、論壇和監管更新，以提取情感並檢測新興事件

PredictionSwap.ai例如，自稱爲一個聚合器和AI分析工具——它對邊緣進行排名，"標記錯誤定價"，並提供來自私人新聞源和向量數據庫的理由。

這樣的工具可以使市場更快地調整賠率。如果相關消息爆出(，例如政府政策公告、聯邦儲備講話等)，人工智能可以幫助預測市場幾乎瞬間反映這些變化，而不是通常的手動研究或滯後的民意調查。

通過混合人類-人工智能模型提升預測準確性

結合人類判斷(人羣、專家)與AI/ML模型可以顯著提高預測準確性。最近的研究認爲，預測市場和預測比賽在與AI一起使用時，不僅僅是聚合洞察——它們可以加速知識創造。

瑞安·H·墨菲建議，這些機制可能代表了“人類知識擴展的斷裂”，將市場和比賽的認知槓杆比作重大歷史變革，因爲它們將分散的信息轉化爲快速、可用的預測。

實證研究支持這種混合方法：對預測比賽和復制市場的匯總分析顯示，預測市場在匯總研究中的復制結果準確率達到 73%，通常優於簡單調查 (。

該模式支持將算法規模與人類判斷相結合。機器以規模呈現信號，而人類增加上下文和領域細微差別，從而產生比任何單獨一方更好地校準的概率。

基於人工智能的自動化市場做市與流動性提供

流動性是預測市場面臨的最大挑戰之一。人工智能可以通過動態調整買賣價差、管理流動性提供和減少滑點來提供幫助。

像 PredictionSwap.ai 這樣的平台已經在多個市場監控賠率)例如 Kalshi + Polymarket(，檢測定價錯誤，並根據對市場和新聞數據的 AI 分析提供交易建議。

通過更智能的做市算法，預測市場可能變得更加可接觸——交易者將面臨更低的摩擦、更少的成本和更廣泛的參與。這反過來可能會提高預測的準確性並改善整體市場深度。

風險檢測與操控保護措施

預測市場容易受到異常活動的影響：洗盤交易、搶跑或大型參與者的操控。在這裏，人工智能可以充當監督者。通過使用異常檢測、模式識別和欺詐檢測模型，平台可以及早標記可疑行爲。

例如，在最近的xAI-Kalshi合作中，Grok )xAI的聊天機器人(將提供有關事件市場的新聞、情緒和經濟指標的實時分析，可能幫助交易者和平台辨別賠率因合理原因而波動與噪音之間的區別。

這些系統並非萬無一失，但人工智能有助於建立多層次的審查——自動警報、文檔來源和透明度——使惡意行爲者更難在不被發現的情況下扭曲市場。

個性化預測市場界面與顧問代理

並不是所有在預測市場交易的人都是全職數據分析師。AI代理可以幫助彌補這一差距。

例如，Grok與Kalshi的集成將爲用戶提供“快速、易於理解的復雜發展和市場價格波動摘要。”這些工具幫助非專家做出明智的投注，降低進入壁壘，避免被頭條噪音誤導。

Olas 是一個解決方案，提供 "預測代理" 模塊 ) 在他們的代理目錄中 (，使用外部 AI 工具來分析實時新聞和數據，然後自動進行交易或高置信度地建議預測。

這些諮詢層可以擴大對預測市場的參與，同時幫助維護質量：人們的決策既受到數據的影響，也受到洞察的啓發。

通過AI生成數據預測新事件類型

某些事件難以預測，原因僅僅是數據稀缺：算法性能、技術機器學習基準、氣候結果或涉及新興技術的事件。人工智能可以幫助生成合成或外推的數據，建模未來情景，並建議以前不可行的新事件合約。

出現了將預測市場與AI引擎相結合的項目，以提出新型事件類型

例如，Unihedge提議使用新穎的激勵機制)，如Harberger稅/動態對賭(，以實現跨時間範圍的無限流動性預測市場，並支持對在舊模型中難以維持的事件類型進行預測。盡管仍然是學術性的，這些設計有助於推動可行的預測類型。

還有Metaculus。雖然並不總是使用真實貨幣，Metaculus是基於聲譽的，專注於科學、技術和面向未來的突破。它常常預測那些不容易映射到現有市場數據的事情)例如，人工智能進展時間表、氣候或科學信號(，這對於想象新穎的事件合約是很有用的。

通過人工智能自動結算與爭議解決

預測市場中的一個摩擦點是驗證事件的結果、解決爭議以及處理信息模糊和來源可靠性不確定的合同

通過AI輔助驗證)，例如交叉引用來源或分析自然語言以獲取官方聲明(，您可以利用機器學習預言者節省一些人力資源和勞動。

xAI-Kalshi 的交易表明，集成實時經濟指標和新聞摘要到平台中，可能會幫助用戶更清晰地看到哪些來源推動了賠率的變化。

更快、更自動化的結算建立了信任。交易者獲得的支付更快；爭議更少；平台的運營成本降低，使得操作更具可擴展性和可預測性。

一些權衡

AI超級增強預測市場是有前景的，但需要管理真實的權衡和風險：

• 數據偏見與幻覺風險：人工智能模型可能會誤解或錯誤呈現信息)，正如一些關於Grok輸出的報告中所見(。確保準確性、來源多樣性和防護措施是關鍵。
• 過擬合與模型回聲室：如果人工智能的模型過於貼合歷史數據或主流敘事，模型可能會錯過黑天鵝事件或不尋常的場景。
• 倫理、隱私與監管：在使用社交媒體動態、新聞抓取和公衆情緒時，隱私問題顯得尤爲重要。預測市場也存在無監管的領域，因此使用人工智能的平台需要通過透明度、許可和合規性找到出路。
• 基礎設施和成本：實時分析、大型人工智能模型和強大的預言機需要計算資源、工程努力和資本。並非所有平台都能夠以低成本提供可擴展性。

下一代人工智能預測市場？

人工智能有潛力顯著增強預測市場的功能——更快的信號提取、混合人機預測、更智能的流動性、更好的風險控制、個性化界面、新型事件類型以及更可靠的結算。

這些不是科幻附加功能；許多已經在運作中，這要歸功於像PredictionSwap.ai這樣的平台以及xAI的Grok與像Kalshi這樣的受監管預測交易所的集成。

再次，我們處於早期階段。成功在很大程度上是設計、透明度、監管和道德規範的產物。如果這一切都能協調一致，這可能會成爲預測、治理和決策的基礎設施，通過加密貨幣及更多在下一個時代，即2025年後。